# pip install scikit-learn 
# conda install -c anaconda scikit-learn

from sklearn import svm
# 二分类 
# 训练样本特征
X = [[0,0],[1,1]]
# 训练样本标签
Y = [0,1]
clf = svm.SVC()
# 训练
clf.fit(X,Y)
# 测试数据样本
test=[[2,2]]
# 预测
print(clf.predict(test))

# 多分类
# 训练样本特征
X = [[0],[1],[2],[3],[4],[5]]
# 训练样本标签
Y = [0,1,2,3,4,5]
# 测试数据集
test=[[1]]
# 选择一对一策略
clf = svm.SVC(decision_function_shape='ovo')
# 训练
clf.fit(X,Y)
# 查看投票函数
dec = clf.decision_function(test)
# 查看筛选函数大小，可以看到是10，  
# 是因为ovo策略会涉及5x4/2=10个分类器，
# 然后找出概率最大的  
dec.shape
# (1,10)

# 选择一对多策略
clf1=svm.SVC(decision_function_shape='ovr')
clf1.fit(X,Y)
# 查看投票函数
dec1 = clf1.decision_function(test)
# 查看筛选函数大小 是5 因为ovr策略 会设计5个分类器
# 然后找出概率最大的
dec1.shape
# (1,5)



